张子豪

摘要：随着市场竞争的加剧和技术的进步，越来越多的国家将先进制造技术作为经济增长的重中之重。本文概括性地介绍智能制造技术的一些新进展及其应用。

关键词：智能制造 机器人工厂 单元制造 虚拟企业

引言：新一代智能制造代表了新一代人工智能（AI）技术与先进制造技术的深入集成，它贯穿于设计、生产、产品和服务的整个生命周期中的每一个环节。这一概念还涉及相应系统的优化和集成，持续改进企业的产品质量、性能和服务水平和减少资源消耗。新一代智能制造业是新工业革命的核心动力，并将在未来几十年继续成为制造业转型升级的主要途径。本文将简要地介绍新一代智能制造技术及其应用的一些新进展。

一、智能虚拟制造单元结构

基于云的设计和制造（cBDM）很有可能会激发基于云的模型的更大智能化。单元式制造模式中基于云的设计，可以称为一种多尺度、不确定和动态的面向服务的网络。在这个网络中，采用特征建模的一组CAD部件，可以在一定的约束条件下用智能虚拟生产单元进行制造。采用子整体（Holon）和吸引集（Attractor）的概念，整合零件设计和零件制造网络建模中的不确定性，法国勃艮第大学（Universite de Bourgogne）的EgonOstrosi等提出了一种“智能虚拟制造单元结构”用于cBDM当中。CAD特征集的强大作用被用来组织和整合零件设计和零件制造工程知识。建模形成模糊智能体（Fuzzy Agent）的智能制造特征集在CAD零件模型中得到识别，云制造中的机器的分布式能力通过移动智能体进行了评估。通过“模糊机器子整体智能体”与具有“子整体智能体吸引集”的“模糊零件子整体智能体”的交互作用，构建了具有子整体结构的“智能虚拟制造单元”。

二、基于认知制造和边缘计算的iRobot工厂

物联网（loT）和人工智能（AI）一直是智能制造技术创新、促进经济增长和提高人民生活质量的推动力。在智能工厂中，边缘计算的利用有助于扩展计算资源、网络带宽、云平台的存储能力，并实现资源规划以及制造与生产过程中的数据上下行处理。此外，以物联网云平台为基础，人工智能技术为核心的情感识别和互动，可以更好地满足用户的心理需求，這已成为智能制造领域的研究热点。华中理工大学的LongHu等介绍了一种智能机器人工厂（iRobot-Factory），采用了高度互联、深度集成的智能生产线，从认知制造和边缘计算两个方面详细介绍了该工厂的总体结构、组成、特点和优势。然后，介绍了iRobot工厂批量生产的实现情况，考察了iRobot工厂的系统性能以及与传统工厂的对比分析。实验结果表明，该方案显著改善了芯片生产线，提高了生产效率，同时明显减少了系统指令数量。此外，他们还讨论了一些与云端融合、负载平衡和个性化机器人有关的开放问题，为促进用户的情感识别和交互体验方面提供参考建议。

三、面向服务的智能制造系统工程框架

如今，作为一个整体的企业正被业务网络所取代，在这种网络中，每个参与者都向其他企业提供专门服务，因此，面向服务的制造系统应运而生。这些系统很复杂，很难设计。复杂性的主要来源是为了实现这些系统而必须整合的技术、标准、功能、协议和执行环境的数量。巴仑西亚理工大学（Universitat Politecnica de Valencia）的AdrianaGiret等提出了一种有助于开发人员设计面向服务的制造系统的框架和相关的工程方法。该方法将多智能体系统与面向服务的体系结构相结合，用于开发制造系统的智能控制和执行系统。

四、建立生态虚拟企业的智能体平台

虚拟企业（VE）是企业为实现特定的业务目标而进行合作的动态联盟。要建立虚拟企业，首先要选择合适的合作伙伴。一般标准，如价格、交货期、质量等，是大多数VE发起者关心的主要问题。然而，在当今环境意识社会中，企业绿色形象、产品生态设计等环境问题越来越受到关注。因此，如何选择合适的合作伙伴，建立生态虚拟企业，是一个值得研究的课题。香港大学的xiaohuanWang等建立了一个基于本体理论和智能体技术的多智能体系统平台用于生态虚拟企业的构建。本体论方法包括共享本体构建、本体匹配、本体集成、本体存储和本体推理。在VE发起者是制造商，协作伙伴是供应商的广义情况下，多智能体系统由三种类型的智能体组成，即知识管理智能体（KMrA）、制造智能体（MA）和供应智能体（sA）。MA和SA分别代表VE发起者和VE合作伙伴的能力和利益，KMrA负责本体论方法的功能子任务。为了选择生态虚拟企业的合作伙伴，除了一般的供应商选择标准，如价格、数量、质量和交货时间等，VE的发起者还将考虑环境标准。环境标准可包括环境管理、绿色形象、绿色产品和污染控制等因素。整套选择标准，包括环境标准，分为定量或定性标准。生态VE的形成分为基于定性标准的候选供应商选择和基于定量标准的最终供应商选择两个阶段。XiaohuanWang等给出了一个简化的实例，说明并证明了所提出的本体方法和智能体平台的正确性。

五、基于云的智能制造预测维护新模式同

云计算的进步将制造业重塑为动态可伸缩、面向按需服务和高分布、成本效益高的业务模式。然而，它也带来了诸如可靠性、可用性、适应性和跨空间边界的机器和进程的安全性等挑战。以应对这些挑战，康涅狄格大学的Robert x，Gao等研究了一种基于移动智能体的基于云的预测维护模式，及时获取、分享和利用信息，以提高在故障诊断、剩余寿命预测和维护调度方面的准确性和可靠性。在新的模式下，首次利用嵌入式Linux操作系统、移动智能体中间件和开源数字库开发了一个低成本的云感知和计算节点，通过移动智能体实现信息共享和交互，将分析算法分配给云计算和计算节点，实现数据的局部处理和分析结果的共享。与常用的客户机一服务器模式相比，移动智能体模式增强了系统的灵活性和适应性，减少了原始数据的传输，并能即时响应操作和任务的动态变化。所提出的基于云的预测维修模式在电机测试系统上得到了验证。

六、小结

新一代智能制造业是新工业革命的核心动力，它使企业能够应对生产日益个性化的产品的挑战，使产品的上市时间更短，质量更高。本文对智能制造中的一些新进展——智能虚拟制造单元结构、基于认知制造和边缘计算的智能机器人工厂、面向服务的智能制造系统工程框架、生态虚拟企业的智能体平台、智能制造预测维护新模式等方面进行了概要介绍。